MongoDBと Lgflow の統合

はじめる

MongoDBを使用するように Lgflow を構成するチュートリアルを完了するには、「 Lgflow 統合を使い始める 」を参照してください。

インストール

lfx-bundlesパッケージは、MongoDB Atlas コンポーネントを含む任意のサードパーティ統合を提供します。 MongoDB の依存関係をインストールするには、次のコマンドを実行します。

uv pip install "lfx-bundles[mongodb]"

あるいは、すべてのバンドル プロバイダーと Lgflow をインストールするには、次のコマンドを実行します。

uv pip install "langflow[bundles]"

使用法

MongoDB をフロー内のベクトルストアとして使用するには、MongoDB カテゴリから MongoDB Atlas コンポーネントを値がカンダに追加され、コンポーネント検査パネルでその接続パラメータとインデックスパラメータを設定します。

次のタブでは、フロー内で コンポーネントを使用するさまざまな方法について説明します。

File or URL loader → Split Text → MongoDB Atlas

Chat Input → MongoDB Atlas → Chat Output

MongoDB Atlas → Agent (Tools)

MongoDB Atlas コンポーネントを使用してコレクションをクエリすると、コンポーネントはJSONオブジェクトのリストまたは表形式の結果として、フロー内の他のコンポーネントに渡すことができる結果を返します。両方の形式が使用できる場合は、ビジュアル エディターのコンポーネントの出力ポートの近くに形式を設定できます。

検索を初めて実行するときに、コンポーネントは Index Name パラメーターに指定されたMongoDB ベクトル検索インデックスが存在するかどうかを確認します。そうでない場合、コンポーネントは Index Field、Number of Dimensions、Similarity、Quantization パラメーターからインデックスを作成し、続行する前に 20 秒待機します。その待機時間ではインデックスのビルドが完了したことは確認されないため、インデックスの作成後すぐに実行されるクエリでは空の結果が返される可能性があります。

検索インデックス

MongoDB Atlasコンポーネントは、一致するインデックスがまだ存在しない場合、初めて検索を実行するときにコレクションにMongoDB ベクトル検索インデックスを作成します。このインデックスを手動で作成や検査することもできます。詳細については、 「 MongoDB ベクトル検索インデックスの作成」 を参照してください。

インデックスは次の定義を使用します。ここで、pathフィールドはIndex Field 値を指定し、numDimensionsフィールドはNumber of Dimensions 値を指定し、similarityフィールドはSimilarity 値を指定します。

{
  "fields": [
    {
      "numDimensions": 1536,
      "path": "embedding",
      "quantization": "scalar",
      "similarity": "cosine",
      "type": "vector"
    }
 ]
}

Filter Field 値を設定すると、コンポーネントはそのパスの filter 型フィールドをインデックス定義に追加します。

追加リソース

MongoDBで Llang を使用する方法の詳細については、次のリソースを参照してください。

• Lgflow MongoDBコンポーネントのドキュメント

• Lgflow GitHubリポジトリ